Книги по разным темам
Pages: | 1 | ... | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | ... | 11 | Одна из важных гарантий неприкосновенности личности, а значит и частной собственности (а также условие прозрачности бюджетов, экономической деятельности государства и открытых АО), - это свобода слова. Поэтому характеристики СМИ в регионе могут служить показателем развитости рыночных институтов. Мы рассматриваем региональные индексы свободы слова за 1997 год (индекс свободы доступа к информации; индекс свободы производства информации; индекс свободы распространения информации; cводный индекс свободы массовой информации) в изучении суммарных изменений размера теневой экономики и ожидаем отрицательный знак.
Еще один показатель качества институтов - это показатель захвата регионального правительства, отражающий степень подавления институтов. Он используется в эмпирических моделях обоих типов. Ожидается положительный знак.
Гипотеза Гипотеза о политической стабильности проверяется нами только в cross-section моделях, анализирующих суммарные изменения в размере теневого сектора.
На решение фирм, работать официально или Ув тениФ, влияет то, какие изначально отношения сложились между центром и регионом. Если регион был в исходный момент прореформаторским, то это говорит о благоприятных фискальных федерально-региональных отношениях, об отсутствии политической напряженности и рисков, связанных с неопределенностью политического будущего региона. Поэтому рассматривается фиктивная переменная, которая принимает значение 1, если в 1996 в регионе губернатор был демократом и 0, если коммунистом (переменная прореформаторства). Ожидается отрицательный знак. Наряду с переменной прореформаторства рассматривается показатель политической ориентации региона, относящийся к 1996.
Также рассматриваем 2 показателя политической нестабильности региона (не являющиеся, вообще говоря, начальными условиям): а) фиктивную переменную, принимающую значение 1, если в 1995-2000 гг. губернатор-демократ в регионе был смещен губернатором-коммунистом, или наоборот (назовем его первым показателем нестабильности); б) фиктивную переменную, принимающую значение 1, если в 1996-2000 гг. губернатор в регионе сменился (второй показатель нестабильности). Для обоих показателей ожидаем положительный знак.
Гипотеза Гипотеза электоральных циклов тестируется в моделях второго типа, то есть в панельных регрессиях.
Эффект президентских выборов в России находит свое отражение в фиктивных переменных для временных эффектов. Влияние региональных губернаторских выборов может быть описано временем, оставшимся до выборов (в месяцах на начало текущего года), панельными фиктивными переменными: текущий год - год после выборов, текущий год - канун выборов.
Гипотеза Эта гипотеза проверяется только в моделях первого типа. Показателем альтернативных возможностей является тот факт, что регион граничит со странами дальнего, ближнего зарубежья, граничит с Московской областью или, например, Белоруссией. Для этого можно использовать фиктивные переменные. Согласно гипотезе, при таких фиктивных переменных мы ожидаем отрицательный знак. Заметим впрочем, что эффект может оказаться и положительным, поскольку в граничных регионах больше возможностей для контрабанды.
Гипотеза Для проверки гипотезы используются следующие меры экономического и социального благосостояния региона: реальные расходы на душу населения (ожидаем отрицательный знак), реальные доходы на душу населения (ожидаем отрицательный знак), количество автомобилей на 1000 человек населения (ожидаем отрицательный знак). Также рассматриваются бедность (ожидаем положительный знак), коэффициент Джини как индикатор неравенства в регионе (ожидаем положительный знак), преступность (ожидаем положительный знак), преступность несовершеннолетних (ожидаем положительный знак), безработица (ожидаем положительный знак). Хорошим показателем того как живет средний человек в регионе, является средняя реальная заработная плата (ожидаем отрицательный знак).
Все перечисленные выше меры используются для тестирования гипотезы в обоих типах эмпирических моделей.
В cross-section регрессиях также используется показатель социальных трансфертов в начальный год. Такой показатель, по нашему мнению, является отражением качества социальной политики регионального правительства, поэтому ожидаемый знак - отрицательный. Заметим, что здесь наши рассуждения расходятся с рядом работ. Так, Rosser et al (2003) пишут, что положительная связь между социальными трансфертами и размером теневой экономики стала уже клише. Lemieux, Fortin, Frechette (1994) в теоретической модели показывают, что увеличение социальных трансфертов увеличивает неофициальную активность.
В панельных регрессиях мы также используем показатель количества беженцев в регион и ожидаем найти положительную связь. Действительно, официальные возможности беженцев часто ограничены, поэтому беженцы вынуждены работать неформально. С другой стороны, регион со значительной долей теневой экономики сам по себе может быть более привлекательным для беженцев. Как показатель социального неблагополучия, в панельных регрессиях рассматривается также смертность от избыточного потребления алкоголя.
Гипотеза Эта гипотеза тестируется в cross-section регрессиях и в панельных регрессиях для теневого сектора во всем регионе при помощи показателя количества малых предприятий в общем числе предприятий. Согласно гипотезе, ожидаемый знак - положительный. Показатели малого бизнеса по занятости и по выпуску мы не используем, поскольку они даны только с 1997. Это исключает их использование в качестве начальных условий. Если эти показатели малого бизнеса лагировать и вклбючать в панельные регрессии, то временной промежуток для панельных регрессий будет включать только три года (1998-2000).
В панельных регрессиях для теневого сектора в промышленности гипотезу 8 мы не проверяем.
Гипотеза В cross-section регрессиях гипотеза тестируется при помощи такого показателя как занятость на государственных или муниципальных предприятиях в начальный период.
В панельных регрессиях для теневой экономики во всем регионе гипотеза не проверяется (нет необходимых данных). Но в панельных регрессиях для теневой экономики в промышленности региона гипотеза проверяется, для этого используются такие показатели как доля частных (или государственных) промышленных предприятий в выпуске, количество частных (или государственных) промышленных предприятий в общем числе предприятий.
Гипотеза Эта гипотеза проверяется и в cross-section, и в панельных регрессиях.
Для теневой экономики в регионе в обоих типах моделей как показатели вида деятельности рассматриваются структурные переменные (доля промышленности в ВРП, доля сельского хозяйства в ВРП).
Для теневой экономики в промышленности региона в показателями вида деятельности являются такие структурные переменные как размер самой промышленности (доля промышленности в ВРП), доля цветной металлургии, доля машиностроения, доля химической промышленности в промышленном выпуске региона.
Не стоит забывать, что теневой сектор измеряется по электропотреблению, а энергоемкость промышленности и сельского хозяйства, к примеру, разные. Впрочем, различаются по энергоемкости и отрасли промышленности. Кроме того, энергоемкость может меняться со временем. В общем, вводимые структурные переменные соединяют в себе сразу два эффекта, разделить которые не представляется возможным. Это затрудняет интерпретацию их значимости.
Общая предпосылка состоит в том, что на структурные переменные рассматриваемые эмпирические модели контролировать необходимо.
Поскольку оцениваемый теневой сектор - это теневой сектор производства, то мы не проверяем гипотезу о том, сосредоточен ли теневой сектор в сфере здравоохранения, образования, финансово-кредитных отношений.
Гипотеза Гипотезу о сетевом эффекте можно было бы проверить с помощью динамической эмпирической модели, если бы мы имели независимые оценки размера теневой экономики в начальный период. Оценки теневой экономики по регионам России за 1995 год есть (в упомянутых выше двух региональных исследованиях), но мы не можем с уверенностью утверждать, что они достоверны, поэтому их не используем. Таким образом, гипотеза 11 в работе не проверяется.
5.3. Данные В работе используются данные из различных источников.
Во-первых, данные по электропотреблению в регионах России с 1994 г. по 2001 г.:
суммарное электропотребление в регионе, промышленное электропотребление, самопотребление (потребление энергии электростанциями), потери электроэнергии в сетях общего пользования.
Эти данные куплены у Центра энергетических исследований (Reneg). Данные позволяют оценивать и анализировать теневой сектор как в общем производстве региона, так и отдельно в промышленном производстве. В дальнейшем под суммарным потреблением электричества будем понимать электропотребление региона после вычета потерь и самопотребления.
Во-вторых, используются различные региональные данные Госкомстата России:
индекс ВРП (1997-2000), величина ВРП (1995-2000), индекс промышленного производства (19952001), показатель промышленного производства (1995-2001), индекс потребительских цен для вычисления реальных показателей (1995-2001), показатель бедности (процент регионального населения с уровнем дохода ниже прожиточного минимума, 1995-1999), показатель безработицы (1995-2000), расходы и доходы населения (1995-2000), средняя заработная плата (1995-2000), бюджетные расходы (1995-2000), преступность в регионе (количество преступлений 4 видов на 100 000 человек населения, где в рассматриваемые виды преступлений включены убийства и покушения на убийства, умышленное причинение тяжкого вреда здоровью, грабежи, разбои), преступность несовершеннолетних (количество преступлений, совершенных несовершеннолетними, на 100 000 несовершеннолетних; 1995,1997-2000), прямые иностранные инвестиции (в долларах, 1996-2000), структура ВРП (1996-2000), структура промышленного выпуска (1997-2000), численность автомобилей на 1000 человек населения (1996), занятость на малых предприятиях (1997-2000), количество малых предприятий (1995-2000), общее число предприятий (1995-2000), занятость в государственном и муниципальном секторе (1995), численность населения (1995-2000), численность экономически активного населения (1995-2000), социальные трансферты населению в ВРП (1995) и др.
Трудность заключается в том, что по некоторым региональным показателям данные за некоторые годы отсутствуют (так, например, данные по занятости в государственном и муниципальном секторе есть только за 1996, 1999, 2000 гг., данные по занятости и выпуску в малом бизнесе есть только с 1997 г.). Все это приводит к тому, что для эмпирического анализа приходится рассматривать регрессионные модели для различных временных промежутков, и выбор региональных показателей ограничен.
Также используются региональные показатели, заимствованные у ЦЭФИРа. Это - показатель захвата государства (льготы регионального правительства 5 крупнейшим негосударственным предприятиям региона, другими словами, благосклонность региональной администрации по отношению к этим крупнейшим предприятиям), подробно описанный в работе Slinko I., E. Yakovlev., and E.Zhuravskaya (2003), показатель неравенства в регионе (коэффициент Джини) в 1995, данные о налоговых сборах в 1995.
Мы также используем данные об умерших от избыточного потребления алкоголя (на 100000 населения) как показатель социального неблагополучия в регионе (предоставлены Ю.Андриенко (CEFIR)).
Также рассматриваем индексы свободы СМИ, составленные Союзом журналистов практически для всех субъектов РФ ( индексы относятся приблизительно к 1997 г.). Эти индексы четырех видов:
индекс свободы доступа к информации (свободный доступ к информации, открытость исполнительной, представительной и судебной властей, реакция должностных лиц на запросы журналистов);
индекс свободы производства информации (местные особенности регистрации СМИ (лицензирования телерадиовещателей, местное налоговое и иное законодательства, регулирующее экономическую деятельность СМИ, степень влияния государства на доступ к средствам производства СМИ - как печатных, так и электронных);
индекс свободы распространения информации (конкретные условия, которые созданы местной властью для укрепления или разрушения монополизма в распространении СМИ:
наличие или отсутствие налоговых льгот для распространителей, количество инстанций, согласие которых необходимо для установки газетных киосков);
cводный индекс свободы массовой информации.
Индексы политической ориентации региона и степени реформирования региона в составлены Российским Союзом Промышленников и Предпринимателей. Они описаны в статье В.В.Попова (2000).
Последнее, показатели, построенные самостоятельно:
фиктивная переменная, если текущий год - год после выборов (1996-2000);
фиктивная переменная, если текущий год - канун выборов (1996-2000);
фиктивная переменная, если в 1996 году губернатор в регионе был демократом (называем ее переменной прореформаторства региона в 1996);
первый показатель нестабильности: фиктивная переменная, если в 1995-2000 губернатордемократ был смещен губернатором-коммунистом, или наоборот;
второй показатель нестабильности: фиктивная переменная, если в 1996-2000 губернатор в регионе менялся;
фиктивная переменная, если регион граничит по суше со странами ближнего зарубежья;
фиктивная переменная, если регион граничит по суше со странами дальнего зарубежья;
фиктивная переменная, если регион граничит по суше с Китаем.
По причине неполноты данных не рассматриваются автономные округа. Это не должно изменить картины анализа, поскольку автономные округа входят в состав других, более крупных, рассматриваемых регионов. По причине плохих данных также не рассматриваем Чеченскую республику и Ингушскую республику. В отдельных случаях исключаются из анализа и некоторые другие регионы. В каждом отдельном случае это оговаривается или очевидно из результатов регрессионного анализа.
6. Теневая экономика в России: оценки, предварительный анализ 6.1. Теневой сектор во всей экономике 6.1.1. Россия в целом Прежде всего рассмотрим изменения в теневой экономике, происходившие в масштабе всей России. Для этого используем данные по электропотреблению в России и индекс ВВП (Госкомстат).
Pages: | 1 | ... | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | ... | 11 | Книги по разным темам